CN103492138B - 自动监测肉制品加工设备的装置和监测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种自动监测肉制品加工设备、特别是自动监测鱼制品加工设备的监测装置，该装置包括：预测单元，其用于确定与产品相关的预测参数，并与用于获取被送入所述肉制品加工设备的输入肉制品的几何数据和/或重量数据的输入传感器连接；产品确定单元，其用于确定至少一个与产品相关的产品变量，并与用于获取肉制品产品的几何数据和/或重量数据的输出传感器连接；以及求差单元，其用于根据所述预测变量之一与至少一个相应的产品变量之间差值计算差异变量，并与所述预测单元和产品确定单元连接。本发明还涉及一种用于自动检测上述设备的相应方法。

Description

自动监测肉制品加工设备的装置和监测方法

技术领域

本发明涉及一种自动监测肉制品加工设备的方法，特别是一种自动监测鱼肉制品加工设备的方法。

本发明还涉及一种自动监测肉制品加工设备的监测装置，特别是一种自动监测鱼肉制品加工设备的监测装置。

背景技术

上述装置及方法应用于肉制品加工工业的各个领域，尤其是要自动加工未加工的肉制品或仅被部分预加工的肉制品的鱼肉加工或禽类加工工业。原则上，肉制品加工设备可以加工不同种类、形状或重量范围的肉制品。在不同情况下，使用适当的肉制品加工设备加工待加工的不同的肉制品。出于这种目的，对待加工的肉制品进行测量，特别是测量肉制品的高度、宽度和/或长度。这样，对于鱼肉加工设备而言，可根据待加工鱼体的高度对腹刃、侧刃或背刃进行刀片间距设置。通常，肉制品加工设备的这种设置，例如刀片间距设置，被称为机械参数。如果将机械参数设置于待加工肉制品，那么肉制品加工装置会随即加工肉制品。最后一项要点是，在完成加工后，需要对被加工过的肉制品进行上市前的测量。特别是要测量肉制品的长度、宽度、高度和/或重量。

为了便于更好的理解本发明，在下文中将被送入肉制品加工设备的肉制品称为“输入的肉制品”，而将与“输入的肉制品”相对应的且由肉制品加工设备加工过的肉制品称为“输出的肉制品”。然而，在加工过程中经常会随着将利用或将获得的肉制品产生一些无用的其他肉制品。随后，将被肉制品加工设备确定为将利用或将获得的一部分输出的肉制品称为“肉制品产品”。将输出的肉制品的剩余部分称为“载体制品”。此处所谓的载体制品未必充当肉制品产品的载体。载体制品还会包含内脏或动物体的其他部分。

鱼肉加工设备的代表性用途是将被切成片的鱼肉与送入鱼肉加工设备的鱼体的鱼骨进行分离。在这种情况下，输入的肉制品将为鱼体。输出的肉制品将为在加工过程中产出的被切成片的鱼肉以及鱼体的剩余部分。输出的肉制品被分成肉制品产品，即鱼片，以及载体制品，即剩余的输出肉制品，尤其是鱼骨。

公开号为DE4204843A1的德国专利公开了一种用于确定鱼的或其他物体的体积、形状或重量的方法及装置。根据该专利，为了确定最初由传送带输送的每条鱼的体积、形状或重量，使用相机拍摄鱼轮廓的系列图像。然后，根据收到的图像数据，使用微处理器计算每条鱼的体积或重量。由相机拍摄到的图像系列生成具有多个横截面的鱼的合成图像，其中，用各横截面来测量每条鱼的宽度和最大厚度。通过将横截面面积与传送带速度和各单幅图像之间的时间差相乘，求出鱼的体积。通过将求出的体积与待称鱼种的比重相乘，求出鱼的重量。

在已知的现有技术中，在加工鱼之前使用传感器测量待加工鱼制品，并根据传感器数据归纳出与待加工鱼的体积或重量相关的结果。

通过测量输出的肉制品归纳与输出的肉制品重量相关的结果也是一种公知技术。然而，并没有任何记载指明肉制品加工设备所获得的产品是否与肉制品加工设备的输入制品部分相当，或者指明肉制品加工设备的产品是否与其输入之间存在偏差，偏差的范围是多少。更确切地说，通常仅获取了输入制品、输出制品和/或产品的测量数据。

为了便于说明，使用下列实例解释存在的问题。使用肉制品加工设备可将肉片(此处意为期望的肉制品产品)从输入的肉制品的骨头或鱼骨上分离下来。然而，这一分离操作只能实现一定程度。通常，残肉渣仍然残留在骨头或鱼骨上，从而很难实现完全的分离。因此，产品表示为肉制品加工设备从待加工的输入肉制品的残留上分离下来的肉制品部分。绝对产量因此为肉制品的产量，在这种情况下为分离下来的肉制品产量。相对产量为肉制品产量与输入的肉制品中应该被利用或获得的那一部分之比，该部分特别是能够从输入的肉制品中分离下来的最大量。

然而，通常只能获得低于100％的相对产量。因为输入的待加工肉制品的种类、形状、长度、大小和/或高度不同，因此需要对肉制品加工设备设置特别高的要求。不是所有肉制品加工设备都适于以能够平均产出较高相对产量的方式加工具有不同种类和/或形状的肉制品。此外，有必要按照待加工的各种肉制品调整肉制品加工设备的机械参数。在这种情况下，机械参数受制于自然极限。因此，通常将鱼制品加工设备设置为例如仅能够加工鱼体高度在预设高度范围内的鱼体，以获得较好的产量。目前，如果使用这种鱼制品加工设备加工具有相同高度的鱼，仍有可能在不同情况下获得不同的产量。举例来说，这是因为这些鱼虽然有相同的高度，但其中有些鱼体较窄并较长，或者有些鱼体较短并较宽，或者有些鱼体具有平均长度和平均宽度。在这些极端条件之间可能存在许多形状，而这些形状存在于实际加工中。因为这些在不同情况下形成的不同的鱼体形状或各种待加工的鱼制品，通常不可能使此类肉制品加工设备以能够在各种情况下获得最大产量的一贯较优方式加工上述待加工的肉制品。因此，举例来说，鱼制品加工设备的加工刀片无法循待加工鱼的鱼骨的轮廓进行切割。于是，总有残肉渣残留在鱼骨上。这样导致绝对产量比预期低或无法达到最优。

因此，举例来说，当同一种肉制品加工设备加工具有相同高度的鱼体时，仅可获得不同的相对和/或绝对产量，这并不是此类设备的故障。因此，无法单独从输入的待加工肉制品、特别是待加工肉制品的绝对或相对的产量中获得关于肉制品加工设备的错误或不正确设置信息。

发明内容

本发明的目的在于创建一种能够监测由肉制品加工设备获得的产量的监测方法和监测装置，特别是相对产量和/或绝对产量的监测方法和监测装置。

本发明目的由包含以下步骤的方法实现。所述步骤如下：a.测量来自输入传感器的输入信号，以获取送入肉制品加工设备的输入肉制品的几何数据和/或重量数据并确定至少一个与产品相关的预测变量；b.测量来自于输出传感器的输出信号，以获取肉制品产品的几何数据和/或重量数据并确定至少一个与产品相关的产品变量，以及c.利用求差单元通过计算所述预测变量之一与至少一个相应的产品变量之间的差值，求出差异变量。在这种情况下，可由输入传感器测量到初始输入信号。输入传感器是用于获取被送入肉制品加工设备的输入肉制品的几何数据和/或重量数据的传感器。输入信号可以被理解为由输入传感器发射和/或更改的信号。因此，输入信号可以具有模拟电压特性。“肉制品的几何数据”可以被理解为与空间相关的肉制品数据，例如肉制品的长度、宽度、高度、形状和/或外部轮廓。“被送入的输入肉制品”可被理解为经过预加工和未加工过的肉制品。因此，被送入的输入肉制品可以是未加工过的鱼或已经去除内脏的鱼体。

此外，对来自于输入传感器的输入信号的测量可以用于确定至少一个与产品相关的预测变量。该变量的确定过程同样可以是本发明的一个优选实例。预测变量与产品相关，用于表示至少一部分被送入的输入肉制品的形状、重量和/或体积。如上文所述，产品是由肉制品加工设备从剩余肉制品上分离下来的那部分肉。如果被送入的输入肉制品仍然包含骨头或骨架，或者说每条被送入的鱼仍然包含鱼骨或鱼骨架，则肉制品加工设备或者说鱼制品加工设备用于将实体肉从骨头、骨架或鱼骨、鱼骨架上分离下来。在实际应用中，实体肉的残留部经常会粘附残留在骨头、骨架、鱼骨或鱼骨架上，从而很难从肉制品残留部上完全分离、利用或者获得实体肉。因此，由肉制品加工设备从被送入的输入肉制品的剩余部分中分离下来的那部分肉制品为相关的产品。换言之，与产品相关的预测变量可以被理解为能够用于预测至少一部分被送入的输入肉制品的产品形状、产品重量和/或产品体积的变量。在一特别优选实例中，与产品相关的变量为至少一部分被送入的输入肉制品或鱼制品的预期产品重量。在一特别优选实例中，“与产品相关的变量”可以被理解为产品的预期重量、预期几何尺寸和/或预期的形状。因此，与产品相关的变量无法确定被送入的输入肉制品或鱼制品的完整体积和/或全部重量，而只能优选地确定肉制品中可以被利用的那一部分的体积和/或重量。

本发明方法的特征还在于：测量来自于输出传感器的输出信号，以获取特别是优选为对应输入肉制品、优选为对应肉制品产品的相应肉制品的几何数据和/或重量数据并确定至少一个与产品相关的产品变量。在这种情况下，该确定过程同样是本发明的一优选实例。因此，可凭借输出传感器获取肉制品产品的几何数据和/或重量数据。“输出信号”可以被理解为由输出传感器生成或由输出传感器更改过的信号，例如，具有模拟电压特性。因此，输出传感器可以获取肉制品产品数据，而且可以设置在肉制品加工设备的排出区域。此外，输出传感器其还可以设置在肉制品加工设备的下游。凭借输出传感器的输出信号可以确定至少一个与产品相关的产品变量。“与产品相关的产品变量”可以被理解为用于表示肉制品产品的产品相关形状、产品相关重量和/或产品相关体积的变量。在一特别优选的实例中，与产品相关的产品变量为肉制品产品的重量。

此外，本发明提供的方法的特征在于：利用求差单元通过计算所述预测变量之一与至少一个相应的产品变量之间的差值，求出差异变量，一特别优选的实例的特征在于：计算预测变量之一与一个相应产品变量之间的差值。如果待加工的肉制品为鱼，并且鱼体被分为两部分，则可为鱼体的各部分确定出预测变量。此外，如果使用鱼制品加工设备将鱼体的这两部分从鱼体的剩余部分中分离下来，则可获取被加工、分离的鱼体部分的几何数据和/或重量数据，并可由该几何数据和/或重量数据确定出两个与产品相关的产品变量。在该引用实例中，在不同情况下将预测值和产品值分配给鱼体的各部分。因此，凭借差异单元可以进行被分配给一部分鱼体的预测变量和被分配给该部分鱼体的产品变量即相应的产品变量之间的差异计算，求出该预测变量和该相应产品变量之间的差异变量。换言之，差异变量的计算是从该预测变量中减去产品变量，或从产品变量中减去预测变量。假如已经为被送入的输入肉制品或一部分被送入的输入肉制品确定了多个与产品相关的预测变量，而且/或者假如已经为肉制品产品或一部分肉制品产品确定了多个与产品相关的产品变量，则仍然可以计算预测变量之一与多个相应产品变量之间的差异或多个预测变量与一个产品变量之间的差异。假如已经确定了多个预测变量，则同样可以将这些变量增加至一般预测变量。假如已经确定了多个与产品相关的产品变量，则同样可以将这些产品变量增加至与产品相关的一般产品变量。

本发明一优选实例的特征在于：利用形态模型根据所述输入信号计算所述预测变量。该形态模型可以是待加工肉制品的特定形态模型，特别是鱼的特定形态模型。为了实现鱼的加工，在形态模型中考虑使用肥胖系数(K系数或KF)。每条和/或每种鱼的K系数可能不同。此外，在形态模型中考虑使用产品系数(AF)。每条鱼的产品系数可以不同。考虑到前述系数的简单鱼形态模型可以被构建如下：

与产品相关的预测变量＝(鱼体长度)³×KF×AF:100

基本上，肥胖系数和/或产品系数可取决于几何数据和/或重量数据。

因为在不同情况下预测变量和产品变量是与产品相关的变量，因此可利用(由预测变量和产品变量)求出的差异变量监测可获得的产品。因此，无需将被送入的输入肉制品的整体体积和/或全部重量与输出肉制品和/或肉制品产品的整体体积和/或全部重量进行比较。作为替代，只需计算相关变量之间的差异，即与产品相关的变量之间的差异。换言之，对于肉制品加工设备的拆分(decoupled)或监测，与该肉制品加工设备不会利用或不会从肉制品剩余部分上分离下来的那一部分被送入的输入肉制品无关。又换言之，本发明允许利用由肉制品加工设备从被送入的输入肉制品的剩余部分和/或部位上分离下来的被送入的输入肉制品一部分或部位的数据，来监测肉制品加工设备。因此，可使用与产品相关的被送入的输入肉制品和肉制品产品的部分或部位来实现监测肉制品加工设备的目的。

除了可获得的产品之外，还可从差异变量中获得与肉制品加工设备效率有关的信息。因此，可将肉制品加工设备的效率当做一种线性依赖于差异变量的变量。在本发明的一优选实例中，尤其可利用输出设备通过光和/或声波将效率级别发射出去。

此外，较为有益的是：不仅能获得与肉制品加工设备效率相关的信息，还可以获知肉制品加工设备能否更有效地加工肉制品，或者肉制品加工设备是否设置正确，以及/或者肉制品加工设备是否大体运行正确。

本发明一优选实例的特征在于：利用形态模型和机械模型根据所述输入信号和机械参数计算所述预测变量。在这种情况下，机械参数可以被理解为用于调节肉制品加工设备的所有参数。对于鱼制品加工设备而言，举例来说，机械参数是那些确定腹刃、侧刃和/或背刃的刀片距离的参数。举例来说，如果由待加工鱼制品的输入传感器确定了鱼的外径(DA)，并由形态模型确定了鱼骨架的外径(DI)，而且如果鱼制品加工设备的腹刃具有一特定的刀片距离(MA)，则简单的机械模型可被构建如下：

其中，MF代表机械系数。在考虑预测变量时，机械系数同样会对预测变量产生影响。因此，可利用形态模型和机械模型根据输入信号确定预测变量，具体如下：

预测变量＝(鱼体长度)³×KF×AF×MF:100

因为使用了输入信号和/或被送入的输入肉制品的几何数据和/或重量数据，并利用形态模型和机械模型，描述肉制品加工设备适应待加工肉制品的信息同样会影响预测参数的确定。

本发明的另一优选实例的特征在于：根据所述输入信号或根据所述输入信号和所述机械参数将数据库中的相应值分配给所述预测变量，并将取决于所述输入信号或取决于所述输入信号和所述机械参数的所述预测变量存储在所述数据库中。在一特别简单的实例中，该数据库包含输入信号的多种组合或输入信号和机械参数的多种组合。与输入信号的多种组合或输入信号和机械参数的多种组合对应的预测变量存储在该数据库中。如果为了获得被送入上述加工设备的输入肉制品的几何数据和/或重量数据而测量输入传感器的输入信号，并且如果优选考虑那些提供给肉制品的机械参数，为了实现上述数据的获得，可以比较来自于该数据库的输入信号值或比较输入信号值和机械参数值，以便从该数据库中找到完全一样的参数或完全一样特别是具有最小偏差的均值完全一样的输入信号数据集或输入信号和机械参数的数据集。然后，可将存储在该数据库中与预测变量的确定数据集对应的变量分配给预测变量。换言之，可使用输入信号或使用输入信号和机械参数从数据库中读取对应于该输入信号或对应于该输入信号和该机械参数的预测变量。

本发明另一优选实例的特征在于：通过比较差异变量和参考变量确定比较变量。该参考变量可以是预先确定的、通过计算求出的或分配而来的。上述“比较”可以被理解为差值或比率计算。如果预设了参考变量，例如，预设参考变量的值为10，而通过计算与产品相关的预测变量和与产品相关的产品变量之间差值而确定的差异变量的值为5，可将差异变量与预设的参考变量进行比较。那么，当进行差异计算时，比较变量值为5。当进行差异变量与参考变量的比率计算时，比较变量值为0.5。可通过比较差异变量和参考变量，获得关于差异变量的报告。由此，可将参考变量看作是差异变量的度量或基准。因此，如果通过计算差异变量和参考变量的差值来确定比较变量，则可在比较变量值较低时做出鱼制品加工设备具有较高产量的报告，可在比较变量值适中时做出鱼制品加工设备具有适中产量的报告，可在比较变量值较高时做出鱼制品加工设备具有较低产量的报告。在这种情况下，当比较变量值介于0与5之间时，将比较变量值看做较低，当比较变量值介于5与10之间时，将比较变量值看做适中，而当比较变量值大于10时，将比较变量值看做较高。这些变量值只可以被理解为能够根据肉制品产品的重量、体积、长度、高度和/或宽度广泛变化范围的差异变量的实例。举例来说，如果总重量为2(公斤)的待加工肉制品的差异变量值为5(克)，则该差异变量值比较低。如果同样的差异变量值对应重重量为70(克)的待加工肉制品，则该差异变量值比较高。此外，差异变量还取决于调整肉制品加工设备到待加工肉制品的距离。举例来说，如果待加工鱼体内的腹刃的最小刀片距离大于或远大于鱼腹区域内的鱼骨架的外径，鱼制品加工设备即便被正确设置和/或最优操作，其也无法将整块腹部肉从鱼骨架上分离下来。

因此，此处还面临这样的问题，即如何使监测装置能够提供关于肉制品加工设备能否更有效的加工肉制品的信息，关于肉制品加工设备的设置是否正确或最优的信息，或者关于肉制品加工设备的运行是否大体上不适当的信息。

本发明一优选实例的特征在于：根据所述机械模型和/或所述形态模型利用所述输入信号和所述机械参数计算所述参考变量。通过考虑形态模型和机械模型，可以提供关于肉制品加工设备或特别是由机械参数确定的机械设置能够在多大程度上适合于待加工鱼制品的信息。凭借输入信号和形态模型，可获得关于结构、工艺、与产品相关的预测变量以及更多的待加工鱼制品的几何数据和/或重量数据的信息。因此，如果已知输入信号、机械参数以及形态模型和机械模型，则可以据此计算出与产品相关的预测变量和与产品相关的产品变量之差有多大，而求出的差值可被理解为参考变量。

本发明的另一优选实例的特征在于：将另一数据库中的相应值分配给取决于所述输入信号和所述机械参数或取决于所述预测变量和所述机械参数的所述参考变量，并将取决于所述输入信号和所述机械参数或取决于所述预测变量和所述机械参数的所述参考变量存储在该数据库中。分配数据库中的值的方法在上文中已有介绍。考虑到与后述的数据库相关的变量和参数，该方法同样适用于后述的数据库。

换言之，预期的差异变量可被理解为“参考变量”。这是因为，上述信息会与求出的或分配而来的参考变量合并，从而生成特殊的差异变量。举例来说，如果因为鱼制品加工设备完全不适合鱼体使得腹刃无法将鱼体的整块腹肉分离下来，则不是鱼制品加工设备出了问题，而且也不是对鱼制品加工设备进行了错误的设置。为了求出或分配参考变量，可以考虑类似情况和/或其他数据。通过比较参考变量和差异变量，可以获得关于肉制品加工设备状态的客观信息。

本发明另一优选实例的特征在于：当所述差异变量达到、超过或小于所述参考变量的公差阈值时，生成控制信号。在这种情况下，参考变量具有一定的公差范围。该公差范围由公差阈值的上限和/或公差阈值的下限所限定。该公差阈值的下限包含小于参考变量的值。该公差阈值的上限包含大于参考变量的值。换言之，参考变量被分配有小于或大于参考变量的公差值。由公差范围或公差阈值，可以确定参考变量附近用于容忍差异变量的范围。上述控制信号可以是模拟或数字信号。上述控制信号特别可以是模拟信号中的电压跳变。

由肉制品加工设备加工的肉制品一般会被分成不同部位或部分。因此，诸如鱼肉可被分成3个部位或部分。然后，加工过的鱼的这些部分优选地被从鱼制品加工设备上分开和/或相继运走。特别是为了确定相应预测变量和产品变量之间的差异变量，需要适当地识别出被送入的输入肉制品的相应部位。本发明一优选实例的特征在于：通过形态模型从所述输入信号中识别被送入的所述输入肉制品的部位。上述识别过程还可以利用或选用机械模型来实现。在这种情况下，鱼体各部分的几何边界优选对应于鱼制品产品的几何外边缘。举例来说，如果鱼制品被切成3条等宽部分，则认定被送入的鱼制品虽然未被物理地划分，但在实质上、表面上和/或可使用上，该鱼制品同样被分成了3个等宽部分。以这种方式认定的被送入的输入肉制品部分的几何形状至少接近于肉制品产品的几何形状。在被认定部分和被加工部分之间存在1、2、3、4、7、10、12或15％的长度偏差是可接受的。如果被送入的输入肉制品的各部分未被认定，则在被送入的输入肉制品的预测变量和肉制品产品的相应产品变量和之间存在待计算的差异。

本发明另一优选实例的特征在于：特别是利用另一数据库识别出取决于所述输入信号的被送入的所述肉制品部位，并将取决于所述输入信号的所述肉制品部位的数据存储在所述数据库中。所述部位数据可以是表示、确定或可以确定相应几何轮廓和/或外部轮廓的数据或数值。换言之，所述部位数据可以是用来表示肉制品部位的数值和/或数据。

根据本发明一实例，将存储在数据库中对应于经测量的输入信号的数值分配给被送入的所述输入肉制品部位。此外，可使用与上述方法相似的方式对数据库中的数值进行分配。

上文提到的本发明目的还可以由一种自动监测肉制品加工设备、特别是自动监测鱼制品加工设备的监测装置所实现。该装置包括：预测单元，其用于确定与产品相关的预测参数，其通过数据连接与用于获取被送入所述肉制品加工设备的输入肉制品的几何数据和/或重量数据的输入传感器连接；产品确定单元，其用于确定至少一个与产品相关的产品变量，其通过另一数据连接与用于获取肉制品产品的几何数据和/或重量数据的输出传感器连接；以及求差单元，其用于根据所述预测变量之一与至少一个相应的产品变量之间差值计算差异变量，其通过另一数据连接与所述预测单元连接，并通过另一数据连接与产品确定单元连接。

说明书中公开了本发明更多的优选和/或有益的特征和/或方案。下面，参照附图详细介绍本发明的优选实例。所述附图如下：

附图说明

图1A为其上带有鱼体的传送鞍的透视图；

图1B为其上带有鱼体的传送鞍的正视图；

图1C为其上带有鱼体的传送鞍的剖面侧视图；

图2A为自动监测肉制品加工设备的监测装置的方块示意图；以及

图2B为具有更多有益表现的自动监测肉制品加工设备的监测装置的方块示意图。

具体实施方式

对了便于理解本发明，最先在图1A至图1C中示出了传送鞍2和鱼体4的模型。在这种情况下，鱼体4固定在传送鞍2上。为此，传送鞍2的上边缘具有传送齿6。借助传送鞍2，可将鱼体4送至肉制品加工设备，可在肉制品加工设备中传递鱼体4，并可将鱼体4传送出肉制品加工设备。鱼体4的切削缘8处具有制品宽度10。鱼体4的制品宽度10可由监测装置的输入传感器探测到。

在图1B为鱼体4的切削缘8的正视图，其中鱼体4被固定在传送鞍2上。鱼体4的切削缘8具有一特定高度12。此外，在图1B中示出了剖面A-A。

根据图1C中的剖面A-A，示出了切削面，并示出了传送鞍2以及鱼体4的侧向剖面。在这种情况下，鱼体具有总长度14。此外，如图1C所示，鱼体4将被与肉加工设备分为鱼体部16,18。这种情况下，鱼体部16具有短于鱼体4总长度14的长度20。相应地，另一鱼体部18具有同样短于鱼体4总长度14的长度22。鱼体4被固定在传送鞍2上，以使切削缘8在传送鞍2的传送齿6上突出一定距离24。

鱼体4可以构成形态模型的基础。给定前部切削缘8的外径(D1)，边界部17的外径D2，以及某一部分的长度(L)22，则该部分的体积如下：

$V=\frac{L*\mathrm{\π}}{3}*({\left(\frac{D_1}{2}\right)}^2+(\frac{D_1*D_2}{4})+{\left(\frac{D_2}{2}\right)}^2)$

根据鱼体特定厚度与求出的体积之积，可以确定重量。

在图2A中，示出了自动监测肉制品加工设备、特别是鱼制品加工设备的监测装置的方块图。肉制品加工设备，特别是鱼制品加工设备，同样被表示为肉制品加工设备26。至少一个输入传感器30，其用于获取被送至肉制品加工设备26的输入肉制品的几何数据和/或重量数据。在这种情况下，输入传感器30可检测到肉制品，特别是传送鞍上的肉制品。为了求出几何数据和/或重量数据的数值，预测单元32通过数据连接34与至少一个输入传感器30连接。原则上特别将预测单元32专门调整和/或配置为用于确定与产品相关的预测变量。

原则上，预测单元32和至少一个输入传感器30之间的数据连接34可以为任意类型的数据连接。这种数据连接同样应用于下文中的各种数据连接中。数据连接尤其可以是有线、无线电和/或网络连接。

此外，在图2A中示出了用于确定至少一个与产品相关的产品变量的产品确定单元36。产品确定单元36通过另一数据连接40与至少一个输出传感器38连接。该输出传感器38用于获取肉制品加工设备26加工的肉制品的几何数据和/或重量数据。特别是可专门配置和/或调整产品确定单元36，以便确定与产品相关的产品变量。

此外，在图2A中示出了用于计算其中一个预测变量与至少一个相应的产品变量之差的求差单元42。为了将由产品确定单元36确定的产品变量传输至求差单元42，通过另一数据连接46将求差单元42与产品确定单元36连接。凭借求差单元42和产品确定单元之间的数据连接46，求差单元42可以参考用于计算的各产品变量。此外，求差单元42通过另一数据连接44与预测单元32连接。凭借此连接，由预测单元32确定的预测变量可被传输至求差单元42。求差单元42由此可以借助数据连接44参考用于计算差异变量的预测变量。

图2B示出了本发明的另一较佳实例和细节。在这种情况下，引用图2A示出的实例，因为图2A构成了图2B的基础。这样，在图2B中同样示出了肉制品加工设备26、输入传感器30、输出传感器38、预测单元32、产品确定单元36、求差单元42以及数据连接34,40,44,46。在这种情况下，这些设备、传感器和单元之间的结构和/或功能性连接以及数据连接与图2A中描述的连接相当。

为了便于更好的理解本发明，除肉制品加工设备26之外，还示出了控制及调节单元28。为了控制或调节肉制品加工设备26，可将肉制品加工设备26与控制及调节单元28连接。为此，在不同情况下，输入传感器30通过数据连接29与控制及调节单元28连接，输出传感器38通过数据连接39与控制及调节单元28连接，肉制品加工设备26的其他传感器(未图示)通过数据连接27与控制及调节单元28连接。此外，控制及调节单元28还通过用于传输控制和/或调节信号的其他数据连接25与肉制品加工设备26连接。

本发明一优选实例的特征在于，输入传感器30特别以无接触方式测量送入的输入肉制品的长度、高度、宽度、直径、体积和/或重量。为此，可通过超声波、雷达和/或角度测定，使输入传感器30进行机械式、电感式、电容式及光学式的测量。上述测量还可以在移动肉制品的过程中实施。上述输入传感器30一特别简单的实例的特征在于，在横断待输入肉制品的输入方向上设置有包含多个挡光板的挡光板装置。在不同情况下，可以求出被送入的输入肉制品穿过光束的时间，由此可确定被送入的输入肉制品的长度、高度和/或宽度。

本发明的另一优选实例的特征在于，输出传感器38特别以接触方式测量肉制品产品的长度、高度、宽度、直径、体积和/或重量。输出传感器38可借助超声波、雷达、应变仪(straingauge)和/或角度测定，进行机械式、电感式、电容式、压电式及光学式的测量。一特别简单的实例的特征在于，由排出设备测量肉制品产品的重量。该排出设备具有重量测量单元。举例来说，该重量测量单元采用应变仪、电感方式和/或电容方式测量由排放设备传送的经过加工的肉制品的重量。

肉制品加工设备26的设置可以由机械参数确定。所述机械参数可以存储在机械参数存储器48中。为了控制和/或调节肉制品加工设备26，通过另一数据连接50将控制及调节单元28与机械参数存储器48连接。此外，还可通过数据连接51将肉制品加工设备26与机械参数存储器48连接。

此外，可以配置上述监测装置，以通过另一数据连接52将机械参数存储器48与预测单元32连接。凭借这一数据连接，可将机械参数从机械参数存储器48处传输至预测单元32。换言之，预测单元32可借助数据连接52参考机械参数存储器48中的机械参数。还可以通过配置预测单元32，使其具有形态模型和/或机械模型。然而，还可以通过数据连接58将形态模型存储器54与预测单元32连接。此外，可以通过另一数据连接60将机械模型存储器56与预测单元32连接。借助上述各数据连接，预测单元32可参考形态模型和/或机械模型，以便根据输入信号或根据输入信号和机械参数计算预测变量。

此外，上述监测装置具有数据库62。可根据输入信号或输入信号和机械参数将预测变量存储于数据库62中。数据库62通过另一数据连接64与预测单元32连接。由此，预测单元32可通过数据连接64访问数据库62中的数据。预测单元32将数据库62中的某一对应值分配给取决于输入信号或取决于输入信号和机械参数的预测变量。预测单元32通过预测单元32和至少一个输入传感器30之间的数据连接34访问输入信号。该预测单元通过预测单元32和机械参数存储器48之间的数据连接52访问机械参数。

此外，上述监测装置具有比较单元66。凭借比较单元66，可通过将差异变量与任选的预设参考变量、计算求出的参考变量或指定的参考变量相比较，确定出比较变量。为此，比较单元66通过另一数据连接68与求差单元42连接。凭借这一数据连接，比较单元66可以访问求差单元42的差异变量。预设的参考变量可以存储在参考变量存储器70中。在参考变量存储器70与比较单元66之间形成有另一数据连接72。

上述监测装置还具有参考变量确定单元74。该参考变量确定单元74也可以通过另一数据连接76与比较单元66连接。此外，还设置有开关78。该开关78可以选择性地将比较单元66与参考变量存储器70或参考变量确定单元74连接。优选地，比较单元可被专门配置和/或调整为通过比较差异变量和参考变量来确定比较变量。

参考变量确定单元74具有另一机械模型和/或另一形态模型。在这种情况下，优选地，该机械模型和/或形态模型与预测单元32所包含的机械模型和/或形态模型为同一机械模型和/或形态模型。参考变量确定单元74还可以通过另一数据连接80与形态模型存储器54连接。凭借该数据连接80，参考变量确定单元74可访问形态模型。此外，参考变量确定单元74可以通过另一数据连接82与机械模型存储器56连接。凭借该数据连接82，参考变量确定单元74可访问机械模型。

参考变量确定单元74可被专门调整和/或配置，以用于将特别是来自于另一数据库中的对应值指定给取决于输入信号、预测变量和/或机械参数的参考变量。该数据库可以是上述数据库62。为此，参考变量确定单元74可通过另一数据连接63与数据库62连接。取决于输入信号、预测变量和/或机械参数的参考变量可存储在数据库中，尤其是数据库62。在这种情况下，至少一个输入传感器30可通过数据连接84与参考变量确定单元74连接，预测单元32可通过数据连接88与参考变量确定单元74连接，而且/或者机械参数存储器可通过数据连接86与参考变量确定单元74连接。参考变量确定单元74由此可访问至少一个输入传感器30、数据库62和/或机械参数存储器48中的相应信号或变量。

上述监测装置包含用于生成控制信号的控制信号确定单元90。优选地，控制信号确定单元90可被专门调整和/或配置，以用于生成控制信号。此外，控制信号确定单元90可被专门调整和/或配置，以便在差异变量达到、超过或小于参考变量的公差阈值时生成控制信号。该公差变量可以是预先设定的公差变量。该公差变量也可以是一种取决于参考变量的变量。因此，举例来说，公差阈值上限可以大于参考变量5％，公差阈值的下限可以小于参考变量5％。这样可以在参考变量的周围产生10％的公差范围。公差阈值和/或公差范围同样是可以选择的。公差，特别是公差的阈值和/或范围可以存储在公差存储器中。此外，还可在外部预设和/或设定公差。控制信号确定单元90可被调整和/或配置，以用于求差。此外，控制信号确定单元90可被调整和/或配置，以用于比较差异变量和至少一个公差阈值。控制信号确定单元通过另一数据连接92与求差单元42连接。凭借这一数据连接，差异变量可被传递至控制信号确定单元90。换言之，控制信号确定单元90可访问求差单元42的差异变量。控制信号确定单元可通过另一数据连接94与参考变量存储器70或参考变量确定单元74连接。控制信号确定单元由此可以访问参考变量。

上述监测装置还具有用于进行预测变量、差异变量、参考变量、比较变量和/或控制信号的声输出和/或光输出的输出单元96。换言之，本发明一优选实例的特征在于：预测变量、差异变量、比较变量和/或控制信号可以光和/或声波的形式输出。为此，设置了输出单元96。输出单元96具有扬声器。输出单元96具有显示屏和/或发光机构。预测单元32可通过另一数据连接98与输出单元96连接。求差单元42可通过数据连接100与输出单元96连接。比较单元66可通过另一数据连接102与输出单元96连接。参考变量确定单元74可通过另一数据连接104与输出单元96连接。控制信号确定单元90可通过另一数据连接106与输出单元96连接。基于这些数据连接，输出单元96可以访问各单元的相关变量或信号。

本发明另一优选实例的特征在于：通过根据输入信号、预测变量、输出信号、产品变量、差异变量、比较变量和/或控制信号确定至少一个机械参考参数。原则上，肉制品加工设备26可具有许多机械参数。举例来说，根据这些机械参数，可以确定鱼制品加工设备的刀片间距。此外，根据输入信号和/或预测变量信息可以获得待处理的鱼制品和/或肉制品的几何数据和/或重量数据。举例来说，如果使用鱼制品加工设备26加工短且宽的鱼，则需要增加腹刃的刀片间距。为此，需要对与腹刃刀片间距相关的参数进行相应地修改。这样，举例来说，可根据输入信号和/或预测信号确定腹刃刀片间距的参考参数。

特别地，当要加工具有相同和/或相似外部轮廓的肉制品或鱼制品时，方便的做法是使用通过已经过加工的肉制品和/或鱼制品测量和/或确定的信息，进而改善对于待加工的肉制品和/或鱼制品的加工。由此，对于机械参考参数的方便确定不仅可以依据输入信号或预测变量，还可依据输出信号、产品变量、差异变量、比较变量和/或控制信号。这种确定方式尤其有利于差异变量。因此，可根据取决于以线性方式相加的差异变量与机械参数的变量，确定和/或计算出机械参考参数。在特别简单的情况下，根据与相应机械参数相加的差异变量计算机械参考参数。另外，相应的确定方法和/或装置应用于或被提供给输出信号、产品变量、比较变量和/或控制信号。

上述监测装置具有用于根据输入信号、预测变量、输出信号、产品变量、差异变量、参考变量、比较变量和/或控制信号确定至少一个机械参考参数的参数确定单元108。优选地，参数确定单元108被配置和/或调整为专门用于确定至少一个机械参考参数。至少一个输入传感器30可通过另一数据连接110与参数确定单元108连接。预测单元32可通过另一数据连接112与参数确定单元108连接。至少一个输出传感器38可通过另一数据连接114与参数确定单元108连接。产品确定单元36可通过另一数据连接116与参数确定单元108连接。求差单元42可通过另一数据连接118与参数确定单元108连接。参考变量确定单元74可通过另一数据连接120与参数确定单元108连接。比较单元66可通过另一数据连接122与参数确定单元108连接。控制信号确定单元90可通过另一数据连接124与参数确定单元108连接。凭借这些与参数确定单元108相关的数据连接，所述参数确定单元可以访问与其连接的这些单元和/或传感器的相应变量和/或信号。

本发明另一优选实例的特征在于：使用至少一个相应的机械参考参数替换至少一个机械参数。举例来说，如果机械参考参数由腹刃刀片间距确定，则在加工相应的待加工鱼制品之前，将机械参考参数存储在机械参数存储器48中替换相应的机械参数。换言之，机械参考参数可替换掉相应的机械参数。同样，多个在不同情况下替换相应机械参数和/或被存储在机械参数存储器48中以替换相应参数的机械参考参数可由上述信号或变量确定。

参数确定单元108可被调整和/或配置为：使用至少一个相应的机械参考参数替换掉机械参数存储器48中的至少一个机械参数。机械参数存储器48可通过另一数据连接126与参数确定单元108连接。凭借这一数据连接，参数确定单元可访问机械参数存储器48。

本发明另一优选实例的特征在于：由属于数据库62的变量存储，特别是输入信号、预测变量、输出信号、产品变量、差异变量、参考变量、比较变量、控制信号和/或机械参数，更新数据库62中的至少一个数据库。举例来说，如果在加工鱼制品期间，由送入的鱼制品检测到输入信号，并由输入信号确定预测变量，而在加工完鱼制品之后，检测到输出信号，转而依次根据输出信号确定产品变量，根据相应的预测变量和/或产品变量确定在不同情况下被加入根据预测变量和/或产品变量确定的参考变量的差异变量，由此视情况根据差异变量确定比较变量和/或控制信号，控制肉制品加工设备根据上述设置和机械参数加工鱼制品，上述过程构成了关联变量的数据集。为各待加工鱼制品确定关联变量。如果根据诸如差异变量和/或比较变量和/或控制信号确定了与存储在数据库62中的数据集中的一个或多个变量相对应的数据集，特别是确定了新的数据集，则该数据集可以替换已存储在数据库62中的数据集合。否则，已存储的数据集会被保留在数据库62中。已存储的数据集和新的数据集也可以同时存储于数据中62中。此外，上述多个数据库可以统一导入通用的数据库62中。因此，上述数据库可以为单一数据库。

参数确定单元108可以更新用至少一个机械参考参数更新机械参数。参数确定单元尤其可被调整和/或配置成：利用与机械参数存储器48中的机械参数相似度最高和/或差异最小的机械参考参数替换该机械参数。作为一种选择，机械参考参数可被额外存储入机械参数存储器48。特别是可将包含多个单一参数的机械参数集理解为“机械参数”。

Claims (16)

1.一种自动监测肉制品加工设备的方法，其特征在于如下步骤：

a.测量来自输入传感器(30)的输入信号，以获取送入肉制品加工设备(26)的输入肉制品(4)的几何数据和/或重量数据并确定至少一个与产品相关的预测变量；

b.测量来自于输出传感器(38)的输出信号，以获取肉制品产品的几何数据和/或重量数据并确定至少一个与产品相关的产品变量，以及

c.利用求差单元(42)通过计算所述预测变量之一与至少一个相应的产品变量之间的差值，求出差异变量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用形态模型根据所述输入信号计算所述预测变量，或者利用形态模型和机械模型根据所述输入信号和机械参数计算所述预测变量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述输入信号或根据所述输入信号和机械参数将数据库(62)中的相应值分配给所述预测变量，并将取决于所述输入信号或取决于所述输入信号和机械参数的所述预测变量存储在所述数据库(62)中。

4.根据权利要求1至3中任意一项所述的方法，其特征在于，通过比较所述差异变量和预先确定、计算求出或分配而来的参考变量，确定比较变量。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据机械模型和/或形态模型由所述输入信号和所述机械参数计算所述参考变量。

6.根据权利要求1至3中任意一项所述的方法，其特征在于，将数据库(62)中的相应值分配给取决于所述输入信号和机械参数或取决于所述预测变量和所述机械参数的参考变量，并将取决于所述输入信号和所述机械参数或取决于所述预测变量和所述机械参数的所述参考变量存储在所述数据库(62)中。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，当所述差异变量达到、超过或小于所述参考变量的公差阈值时，生成控制信号。

8.根据权利要求1至3中任意一项所述的方法，其特征在于，通过形态模型从所述输入信号中识别被送入的所述输入肉制品(4)部位(16,18)。

9.根据权利要求1至3中任意一项所述的方法，其特征在于，通过数据库(62)识别出取决于所述输入信号的被送入的所述肉制品(4)部位(16,18)，并将取决于所述输入信号的所述肉制品部位的数据存储在所述数据库(62)中。

10.一种自动监测肉制品加工设备(26)的监测装置，其特征在于，包括：

预测单元(32)，其用于确定与产品相关的预测变量，其通过数据连接(34)与用于获取被送入所述肉制品加工设备(26)的输入肉制品(4)的几何数据和/或重量数据的输入传感器(30)连接，

产品确定单元(36)，其用于确定至少一个与产品相关的产品变量，其通过另一数据连接(40)与用于获取肉制品产品的几何数据和/或重量数据的输出传感器(38)连接，

以及求差单元(42)，其用于根据所述预测变量之一与至少一个相应的产品变量之间差值计算差异变量，其通过另一数据连接(44)与所述预测单元(32)连接，并通过另一数据连接(46)与产品确定单元(36)连接。

11.根据权利要求10所述的监测装置，其特征在于，所述预测单元(32)包括用于根据输入信号计算所述预测变量的形态模型，或所述预测单元(32)包括根据所述输入信号和机械参数用于计算所述预测变量的形态模型和机械模型；所述监测装置还包括用于存储所述机械参数的机械参数存储器(48)，该机械参数存储器(48)通过另一数据连接(52)与所述预测单元(32)连接。

12.根据权利要求10所述的监测装置，其特征在于，存储着取决于输入信号或取决于所述输入信号和机械参数的所述预测变量的数据库(62)通过另一数据连接(64)与所述预测单元(32)连接，而所述预测单元(32)用于将所述数据库(62)中的相应值分配给取决于所述输入信号或取决于所述输入信号和所述机械参数的所述预测变量。

13.根据权利要求10至12中任意一项所述的监测装置，其特征在于，还包括：

比较单元(66)，其用于通过比较所述差异变量和预先确定、计算出或分配而来的参考变量确定比较变量，其通过另一数据连接(68)与所述求差单元(42)连接。

14.根据权利要求13所述的监测装置，其特征在于，还包括：

参考变量确定单元(74)，其具有另一机械模型和/或形态模型，其依靠所述另一机械模型和/或所述形态模型根据所述输入信号和所述机械参数或根据所述预测变量和所述机械参数计算所述参考变量；

所述输入传感器(30)、所述机械参数存储器(48)和所述比较单元(66)在不同情况下分别通过另一数据连接(84,86,76)与所述参考变量确定单元(74)连接。

15.根据权利要求13所述的监测装置，其特征在于，还包括：

参考变量确定单元(74)，其用于将所述数据库(62)中的相应值分配给取决于所述输入信号、所述预测变量和/或机械参数的所述参考变量；取决于所述输入信号、所述预测变量和/或所述机械参数的所述参考变量存储在所述数据库(62)中；

所述输入传感器(30)、所述预测单元(32)和/或所述机械参数存储器(48)在不同情况下通过另一数据连接(84,88,86)与所述参考变量确定单元连接。

16.根据权利要求14或15所述的监测装置，其特征在于，还包括：

控制信号确定单元(90)，其用于在所述差异变量达到、超过或小于所述参考变量的公差阈值时生成控制信号；

所述求差单元(42)或者所述求差单元(42)和所述参考变量确定单元(74)在不同情况下通过另一数据连接(92,94)与所述控制信号确定单元(90)连接。